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MapReduce解説

とりあえず不正確な場所は多々有りますがなんでMapReduceがこんなにフォーカスされたのかの説明になっていればと思います

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MapReduce解説

  1. 1. Introduction to MapReduce and all that jazz in Gumi Shunsuke AIHARA
  2. 2. Overview• What is MapReduce? • Product point of view • Computational Model point of view • Framework point of view• Example tasks • Simple experiments in Gumi using amazon elastic mapreduce• Future work
  3. 3. Goal of this presentation• MapReduceのどこがイケてたのか他と少 し違う視点から説明• MapReduce型分散処理は使うだけなら 簡単だと言うことを理解していただく • 基本の考えはとても単純 • 難しい部分は隠 されている
  4. 4. What is MapReduce?
  5. 5. MapReduce as a Product• googleの並列分散処理環境 • 分散ファイルシステムGFS • 並列処理システムMapReduce• Hadoop(+HDFS)はそのクローン• ここからは, MapReduceとHadoopはほぼ 同じものとして扱う
  6. 6. MapReduce as aComputational Model• MapReduceは並列計算のパラダイムが元 • 並列化しやすい処理パターンを利用• 並列化しやすい処理? • list処理のmap関数とreduce関数 • 副作用の無い関数型プログラミング 並列プログラミングのデザインパターン (スケルトン並列プログラミング)
  7. 7. map• 関数を受け取ってそれをリストの各要 素に(独立に)適用する高階関数 map f [x1 , x2 , ..., xn ] = [f (x1 ), f (x2 ), ..., f (xn )]• (例)リストの要素をそれぞれ二倍する • map(lambda x: x*2 , [1,2,3,4,5]) 関数 f(x) リスト
  8. 8. reduce• リストと,その要素を結合する二項演算 子を受け取って一つの結果を返す関数 reduce [x1 , x2 , ..., xn ] = x1 x2 , ..., xn• (例)リストの要素の値を足し合わせる • reduce(lambda x,y: x+y),[2,4,6,8,10]) 二項演算  リスト 分散処理の世界では処理によってここが二項演算とは限らない
  9. 9. map+reduce • mapやreduceに渡すデータ・処理がそれ ぞれ独立ならば並列化可能 • 処理の外部への副作用が無いことが条件 二項演算ならn/log2(n)倍 に高速化n倍に高速化 map処理 reduce処理
  10. 10. Simple distributed map+reduce• 処理したい巨大な(多数の)ファイルに map+reduceしたい• 分散シェルで複数サーバにタスク分散 • MPIは難しい/大規模データに向かない • 分散シェルはシェルコマンドを他の サーバに投げる/負荷分散も自動化
  11. 11. GXP Grid and Cluster Shell • 東京大学田浦研作成の分散シェル • pythonによる実装 • クラスタサーバに対してssh接続を行 い接続先サーバ上でコマンドを実行 • GXP ep: 分散シェル+タスクスケジューラ • GXP make: 分散Make(gnu Makeの分散オプ ションを利用)
  12. 12. self-made distributed map • クラスタサーバとNFSで構築 • 分散シェル(GXP ep)でタスクを分散 予め細切れに したデータを格納 タスクリスト NFSサーバ infile1map inflie1 > outfile1 infile2map inflie2 > outfile2 infile3map inflie3 > outfile3 ...map inflie4 > outfile4 ... Disk I/Oが一点に集中 GXPが空いてるサーバに ファイルの配置・転送も必要 タスクを自動で振り分け 前処理(分割作業)が必要
  13. 13. self-made distributed reduce • map時と構成はほぼ同じ • reduce処理も自分で記述(GXPで分散) タスクに依存があればGXP makeで 中間ファイル タスクリスト(make) を全て保存tmp1: map1 map2 ... reduce1 map1 map2... ....out1: tmp1 tmp2 ... reduce2 tmp1 tmp2... ...result: out1 out2 ... Disk I/Oが一点に集中 reduce3 out1 out2 ... ファイル転送が必要 複雑なreduce処理を記述 大量の中間ファイル
  14. 14. Bottleneck of distributed processing for massive data • タスクスケジューラは優秀でも... • ファイルの配置の問題 • ファイルの分割/分散配置を自動化したい • Disk I/Oを分散化 • 計算の局所性の問題 • 配置場所と計算場所は自動的に同じ場所で • ファイル転送を最小限に/タスクを自動生成並列計算分野(GXP)と大規模データ解析分野(MapReduce)のフォーカスの違い
  15. 15. From map&reduce to MapReduce• MapReduceはmap+reduceを効率的に並列 分散化するフレームワーク • 効率的な分散処理への工夫と制約 • 面倒な手続きの隠• ただし、解きたい問題をMapReduceに合 わせて再設計する必要あり
  16. 16. MapReduce as a Framework • ファイルの分散配置の実現 • MapReduceではファイルを分散ファイ ルシステムに配置(GFS,HDFS) マスターノード(ファイルシステムを管理 ファイルは64MBごとに 分割されて分散配置 各ブロックは自動で 多重化(負荷分散/高可用性)
  17. 17. MapReduce as a Framework• 計算の局所性の実現 • map処理は行レベルで独立 • データ実体のある場所でmapが起動 map map マスターノード map map 実体のある場所に mapmapタスクをばら撒く map
  18. 18. MapReduce as a Framework • map処理の概要 • 一行ごと独立の処理 • 出力は keyとvalueの複数のペアアクセスログ等 key1 val1 key2 val2 mapper key3 val3 key4 val4 ..... 行ごとの単語と頻度の対 アクセス日とユーザの対 etc...
  19. 19. MapReduce as a Framework• 計算の局所性の実現/処理の自動化 • reduce処理の前にsortとshuffle処理 • 同じkeyのデータは全て同じreducerにmapper . . .
  20. 20. MapReduce as a Framework • 計算の局所性の実現/処理の自動化 • reduce処理の前にsortとshuffle処理 • 同じkeyのデータは全て同じreducerに出力をkeyを元に R個に分割 mapper . . . . . .
  21. 21. MapReduce as a Framework • 計算の局所性の実現/処理の自動化 • reduce処理の前にsortとshuffle処理 • 同じkeyのデータは全て同じreducerに出力をkeyを元に R個に分割 mapper . . . . . .
  22. 22. MapReduce as a Framework • 計算の局所性の実現/処理の自動化 • reduce処理の前にsortとshuffle処理 • 同じkeyのデータは全て同じreducerに出力をkeyを元に 各分割毎にsortして R個に分割 reducerに割り当て mapper . . . . . .
  23. 23. MapReduce as a Framework • 計算の局所性の実現/処理の自動化 • reduce処理の前にsortとshuffle処理 • 同じkeyのデータは全て同じreducerに出力をkeyを元に 各分割毎にsortして R個に分割 reducerに割り当て mapper . reduceはkeyあたり1回のみの実行で可能 . . . . 他のmap処理と独立にreducerに投げることが可能 .
  24. 24. MapReduce as a Framework• MapReduceはkey-val pairが処理の中心 • 複雑な処理は一回のMapReduceでは難• MapReduceで複雑な処理 • MapReduceを多段化して対応 • MapReduceは単純だが汎用的
  25. 25. MapReduce as a Framework• MapReduceの良さ • 分散ファイルシステムとの組み合わせ によるI/O分散とmap処理の局所化• shuffle処理の導入によるreduceの簡易 化・局所化・効率的な並列化• 多段化により複雑な処理にも対応
  26. 26. However...• Disk I/Oが少ない or MapReduceに落とし にくい場合はGXPが便利• MapReduceを使おうとする前に... • NFSも最近は早い(EMCやNetApp) • 数十G程度ならメモリに乗る • アルゴリズムを見直す • C++やOCamlで書く, sed & awkで処理
  27. 27. Example tasks
  28. 28. simple experiment using amazon EMR• gumiでもログ解析を分散処理化 • 過去全てのデータに対し新しい処理• 抽出するデータ • 初回アクセス日からの継続数 • ユーザ間インタラクションレート
  29. 29. Basic structure of Socialgame ユーザ継続率招待された場合は インタラクションが 辞めづらい あればやめられない 招待後にも交流が出来れば ユーザ間 招待 インタラクションに繋がる インタラクション 全てのパラメータが依存している 全てに報酬とゲーム的必然性を設定することで最適化が行われる
  30. 30. Experiment environment• 全ゲームサーバのapacheログをamazon S3ストレージに保存 • HadoopのHDFS相当 • ログにはアクセスユーザ識別子を付与• amazon elastic mapreduceを用いて分散処 理を行う • EC2インスタンス+Hadoopの構成
  31. 31. Experiment environment• 全ゲームサーバのapacheログをamazon S3ストレージに保存 但しMapReduceが動く場所と • HadoopのHDFS相当 ファイルを保存している場所は別 • ログにはアクセスユーザ識別子を付与• amazon elastic mapreduceを用いて分散処 理を行う • EC2インスタンス+Hadoopの構成
  32. 32. Experiment environment• mapperやreducerもS3上に配置 • hadoop streaming apiを利用しpythonで作成• AWS Management Consoleでタスク実行 ※コマンドラインツールも有り コンソールの使い方はググれ
  33. 33. Persistence rate http://ec2-75-101-191-9.compute-1.amazonaws.com/admin/sweet/• ユーザが初回アクセスのn日後にもアクセスし ているかどうかをバブルチャートで可視化• ゲームプレイがルーチン化しているかどうか
  34. 34. Calucurate persistence rate• map処理の内容 独自apachログパーサー csvモジュール+αを利用してパース 一行ごとに処理 ユーザidをkey,日付のiso表記をvalとしてtab区切りで出
  35. 35. Calucurate persistence rate • reduce処理の内容ユーザと日付セットを記憶 一ペアごとに処理 日付をsetの形で記録 ユーザごとにアクセス日を昇順で記録
  36. 36. Calucurate persistence rate • 後処理 • MapReduceの結果をダウンロードして処理 • amChart(bubble)用のデータに加工文字列からdateオブジェクトへ 初回アクセス日の取り出し初アクセス日とオフセットを ペアにしてカウント 集計結果をファイル出力
  37. 37. Result: Persistence rate http://ec2-75-101-191-9.compute-1.amazonaws.com/admin/sweet/• 縦軸が初回アクセス日• 横軸が初回アクセス日からのオフセット• 縦軸横軸共に減衰が少ないことが望ましい
  38. 38. user2user interaction rate Special Thanks!! Mr. Kamatani!!• DAUに対して,他のユーザに対してアクション を起こしたユーザの数を比較• ソーシャル性を計る指標としてaiharaが定義 • 参考:顧客間インタラクション(国領二郎)
  39. 39. user2user interaction rate• コードは少し長いので割愛• コメント等のURLパターンを分類集計• DAUは既存の解析済みデータを利用• mapタスク: • 日付がkey • ユーザーidとアクションのペアがvalue
  40. 40. user2user interaction rate• reduceタスク: • 日付ごとに処理 • keyをアクション,valueをユーザーidの setとしたdictionaryを作成 • ユーザidのセットを元に, 日-アクショ ン-人数の3つ組を作成
  41. 41. Result:user2user interaction rate Special Thanks!! Mr. Kamatani!!• インタラクションが多くなるとコミュニケー ションの場となり易くユーザのアクティブ率 が上がる(コミュニティとして成立)• インタラクション人口が多ければ交流が活発
  42. 42. Conclusion• この程度(ログ1ヶ月*6台分)なら • 設計: 5分 • コーディング: 5分 • 実行: 10分(EC2 small instance 10台)• 過去にさかのぼって新しい解析がした い時でも簡単にテストが可能
  43. 43. Future work• MapReduceは小さな処理には向かない • バッチ処理と上手く組み合わせ • 現在作成中• インタラクション率はアクションを 行った人だけではなく, 行われた人(コメ ントしてもらった人)も取得 • 鎌谷さんが作成済み!!
  44. 44. Thank you for your attention!
  45. 45. Thank you for your attention!

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  • Satully

    Sep. 11, 2010
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    Nov. 4, 2012
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  • yoshihiroinoue520

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  • syuminagi

    May. 7, 2016

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